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Gravitino SparkConnector 实现原理

本文参考了官网介绍，想看官方解析请参考 官网地址 本文仅仅介绍原理

背景知识-Spark Plugin 介绍

spark在[spark-29399]pr提交更新了SparkPlugin插件

SparkPlugin插件执行生命周期

SparkPlugin 的生命周期与 Spark 应用程序的生命周期一致，具体如下：

(1) 插件加载

• 当 Spark 应用程序启动时，Spark 会扫描类路径下的 SparkPlugin 实现类。
• 如果插件被正确配置（例如通过 spark.plugins 配置项），Spark 会实例化该类。

(2) DriverPlugin 初始化

• Spark 调用 driverPlugin() 方法，获取 DriverPlugin 实例。
• DriverPlugin 的生命周期开始，其方法（如 init、registerMetrics 等）会被调用。

(3) ExecutorPlugin 初始化

• Spark 调用 executorPlugin() 方法，获取 ExecutorPlugin 实例。
• ExecutorPlugin 的生命周期开始，其方法（如 init、shutdown 等）会被调用。

(4) 插件执行

• DriverPlugin 在 Driver 端执行自定义逻辑，例如注册指标、拦截 SQL 解析、修改 Catalog 等。
• ExecutorPlugin 在 Executor 端执行自定义逻辑，例如监控 Task 执行、收集指标等。

(5) 插件销毁

• 当 Spark 应用程序结束时，DriverPlugin 和 ExecutorPlugin 的生命周期结束，其 close() 方法会被调用以释放资源。

背景知识-Driver Plugin 介绍

DriverPlugin 是用于在 Driver 端执行自定义逻辑的插件，其生命周期方法包括：

(1) init 方法

• 在 Driver 插件初始化时调用。
• 可以在此方法中执行初始化逻辑，例如注册自定义 Catalog、拦截 SQL 解析器等。

(2) registerMetrics 方法

• 在 Driver 插件初始化时调用。
• 可以在此方法中注册自定义指标（Metrics）。

(3) onTaskStart 方法

• 在 Task 启动时调用。
• 可以在此方法中执行与 Task 相关的逻辑。

(4) onTaskSucceeded 方法

• 在 Task 成功完成时调用。
• 可以在此方法中执行与 Task 成功相关的逻辑。

(5) onTaskFailed 方法

• 在 Task 失败时调用。
• 可以在此方法中执行与 Task 失败相关的逻辑。

(6) close 方法

• 在 Driver 插件销毁时调用。
• 可以在此方法中释放资源，例如关闭连接、清理缓存等。

SparkConnector使用方式

./bin/spark-sql -v \
--conf spark.plugins="org.apache.gravitino.spark.connector.plugin.GravitinoSparkPlugin" \
--conf spark.sql.gravitino.uri=http://127.0.0.1:8090 \
--conf spark.sql.gravitino.metalake=test \
--conf spark.sql.gravitino.enableIcebergSupport=true \
--conf spark.sql.warehouse.dir=hdfs://127.0.0.1:9000/user/hive/warehouse-hive

可以看出SparkConnector指定了加载的插件是GravitinoSparkPlugin

public class GravitinoSparkPlugin implements SparkPlugin {@Overridepublic DriverPlugin driverPlugin() {return new GravitinoDriverPlugin();}@Overridepublic ExecutorPlugin executorPlugin() {return null;}
}

可以看出实现方式很简单，仅仅使用了一个GravitinoDriverPlugin，也就是在Spark应用程序启动的时候扫描SparkPlugin扫描到了这个GravitinoSparkPlugin然后立马就去执行GravitinoDriverPlugin初始化程序。在DriverPlugin初始化过程中 插件仅仅覆写了两个函数，init() 和shutdown()。 说明这个插件仅仅做了一些初始化和资源销毁操作。

在Driver端进行初始化

1. 配置检查检查gravitino_uri和gravitino_metalake是否配置

2. 如果开启了iceberg则将gravitinoDriverExtensions放入到数组中方便配置

3. 初始化Gravtino客户端和GravitinoCatalogManager，并且将relational类型的表加载到缓存中

4. 将缓存中的catalog进行如果是非iceberg类型（当前仅仅只有Hive）进行注册，这里定义的注册的实际操作配置Spark的配置项（spark.sql.catalog.catalogName）这里的catalogName对应的是缓存中的catalogName，配置的值为根据Gravitino自己的Catalog使用的Provider进行适配比如可以是(org.apache.gravitino.spark.connector.hive.GravitinoHiveCatalogSpark33或者org.apache.gravitino.spark.connector.iceberg.GravitinoIcebergCatalogSpark33)具体情况由适配器进行处理。

5. 然后注册SqlExtensions其实就是将第2步骤的数组配置到SPARK_SESSION_EXTENSIONS这个SparkConf配置里面

稍微贴一下注册Catalog代码，比较重要

  //初始化的时候调用注册逻辑，将Gravitino中的Catalog加载到缓存//然后将缓存中的数据作为第二个参数gravitinoCatalogs传递进来private void registerGravitinoCatalogs(SparkConf sparkConf, Map<String, Catalog> gravitinoCatalogs) {gravitinoCatalogs.entrySet().forEach(entry -> {String catalogName = entry.getKey();Catalog gravitinoCatalog = entry.getValue();String provider = gravitinoCatalog.provider();if ("lakehouse-iceberg".equals(provider.toLowerCase(Locale.ROOT))&& enableIcebergSupport == false) {return;}try {registerCatalog(sparkConf, catalogName, provider);} catch (Exception e) {LOG.warn("Register catalog {} failed.", catalogName, e);}});}//这里根据适配器去配置spark.sql.catalog.xxx 的具体执行CatalogClassprivate void registerCatalog(SparkConf sparkConf, String catalogName, String provider) {if (StringUtils.isBlank(provider)) {LOG.warn("Skip registering {} because catalog provider is empty.", catalogName);return;}String catalogClassName = CatalogNameAdaptor.getCatalogName(provider);if (StringUtils.isBlank(catalogClassName)) {LOG.warn("Skip registering {} because {} is not supported yet.", catalogName, provider);return;}String sparkCatalogConfigName = "spark.sql.catalog." + catalogName;Preconditions.checkArgument(!sparkConf.contains(sparkCatalogConfigName),catalogName + " is already registered to SparkCatalogManager");sparkConf.set(sparkCatalogConfigName, catalogClassName);LOG.info("Register {} catalog to Spark catalog manager.", catalogName);}

到这里GravitinoConnector的代码机制已经说完了，下面聊聊Spark机制

加载spark.sql.catalog.xxx 具体执行的配置

经过上面GravitinoDriverPlugin的初始化之后，已经将具体的catalog名称和对应的处理类映射起来，这里以GravitinoHiveCatalogSpark33为例。

GravitinoHiveCatalogSpark33这个类继承关系是继承了BaseCatalog 而BaseCatalog是Spark中定义的CatalogPlugin的一个实现类。

Spark在解析SQL的时候会查找catalog对应的Catalog，可以看到调用了CatalogManager.catalog()方法

  private object CatalogAndMultipartIdentifier {def unapply(parts: Seq[String]): Some[(Option[CatalogPlugin], Seq[String])] = parts match {case Seq(_) =>Some((None, parts))case Seq(catalogName, tail @ _*) =>try {Some((Some(catalogManager.catalog(catalogName)), tail))} catch {case _: CatalogNotFoundException =>Some((None, parts))}}}

这个catalog方法调用了Catalogs.load()方法

  def catalog(name: String): CatalogPlugin = synchronized {if (name.equalsIgnoreCase(SESSION_CATALOG_NAME)) {v2SessionCatalog} else {catalogs.getOrElseUpdate(name, Catalogs.load(name, conf))}}

这个方法才是真正的加载方法，他真正根据conf配置将GravitinoHiveCatalogSpark33名称根据定义的反射构造函数实例化到内存中

   def load(name: String, conf: SQLConf): CatalogPlugin = {val pluginClassName = try {val _pluginClassName = conf.getConfString(s"spark.sql.catalog.$name")// SPARK-39079 do configuration check first, otherwise some path-based table like// `org.apache.spark.sql.json`.`/path/json_file` may fail on analyze phaseif (name.contains(".")) {throw QueryExecutionErrors.invalidCatalogNameError(name)}_pluginClassName} catch {case _: NoSuchElementException =>throw QueryExecutionErrors.catalogPluginClassNotFoundError(name)}val loader = Utils.getContextOrSparkClassLoadertry {val pluginClass = loader.loadClass(pluginClassName)if (!classOf[CatalogPlugin].isAssignableFrom(pluginClass)) {throw QueryExecutionErrors.catalogPluginClassNotImplementedError(name, pluginClassName)}val plugin = pluginClass.getDeclaredConstructor().newInstance().asInstanceOf[CatalogPlugin]plugin.initialize(name, catalogOptions(name, conf))plugin} catch {// 省略}}

到这里流程就分析结束了